<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=utf-8"/>
    <title></title>
    <link rel="Stylesheet" href="../css/analysis.css" />
    <script type="text/javascript">
        function init() {
            if (window.location.hash) {
                var parentDiv, nodes, i, helpInfo, helpId, helpInfoArr, helpEnvFilter, envContent, hideEnvClass, hideNodes;
                helpInfo = window.location.hash.substring(1);
                    if(helpInfo.indexOf("-")) {
                        helpInfoArr = helpInfo.split("-");
                        helpId = helpInfoArr[0];
                        helpEnvFilter = helpInfoArr[1];
                    }
                    else {
                        helpId = helpInfo;
                    }
                parentDiv = document.getElementById("topics");
                nodes = parentDiv.children;
                    hideEnvClass = (helpEnvFilter === "OnlineOnly"? "PortalOnly": "OnlineOnly");
                    if(document.getElementsByClassName) {
                        hideNodes = document.getElementsByClassName(hideEnvClass);
                    }
                    else {
                        hideNodes = document.querySelectorAll(hideEnvClass);
                    }
                for(i=0; i < nodes.length; i++) {
                    if(nodes[i].id !== helpId) {
                        nodes[i].style.display ="none";
                    }
                    }
                    for(i=0; i < hideNodes.length; i++) {
                        hideNodes[i].style.display ="none";
                    }
                }
            }
    </script>
</head>
<body onload="init()">
<div id="topics">
    <div id="toolDescription" class="smallsize">
        <h2>Classificare oggetti usando l'apprendimento profondo</h2><p/>
        <h2><img src="../images/GUID-F31B4A21-3E5C-4667-B66B-155CC35CD62B-web.png" alt="Classificare oggetti usando l'apprendimento profondo"></h2>
        <hr/>
    <p>Questo strumento esegue un modello di apprendimento profondo addestrato su un raster di input e una feature class opzionale per produrre una feature class o una tabella in cui ogni oggetto di input ha una label class assegnata.
    </p>
    <p>Se si seleziona  <b>Usa estensione mappa corrente</b>, verr&agrave; analizzata solo l'area raster visibile all'interno dell'estensione mappa corrente. Se non lo si seleziona, verr&agrave; analizzato il raster intero, anche se esterno all'estensione mappa corrente.
    </p>
    </div>
    <!--Parameter divs for each param-->
    <div id="inputRaster">
        <div><h2>Scegliere l'immagine usata per rilevare oggetti</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>L'immagine di input usata per rilevare oggetti.
            </p> 
        </div>
    </div>
    <div id="inputfeatures">
        <div><h2>Scegliere il feature layer per gli oggetti (Opzionale)</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Il feature layer di input puntuale, lineare o poligonale che identifica la posizione di ogni oggetto da classificare ed etichettare. Ogni riga nel feature layer di input rappresenta un singolo oggetto.
            </p>
            <p>Se non viene specificato alcun feature layer di input, lo strumento presuppone che ogni immagine di input contenga un singolo oggetto da classificare. Se l'immagine o le immagini di input utilizzano un riferimento spaziale, l'output dello strumento &egrave; un feature layer, in cui l'estensione di ogni immagine viene utilizzata come geometria di delimitazione per ogni feature etichettata. Se l'immagine o le immagini di input non hanno un riferimento spaziale, l'output dello strumento &egrave; una tabella contenente i valori di ID dell'immagine e le label class per ogni immagine.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="model">
        <div><h2>Scegliere il modello di apprendimento profondo usato per rilevare oggetti</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>L'elemento del pacchetto di apprendimento profondo di input ( <code>.dlpk</code>).
            </p>
            <p>Il pacchetto di apprendimento profondo &egrave; composto dal file JSON di definizione del modello Esri ( <code>.emd</code>), il file del modello binario di apprendimento profondo e, facoltativamente, dalla funzione raster Python da usare.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="modelArguments">
        <div><h2>Specifica gli argomenti del modello di apprendimento profondo</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Gli argomenti della funzione sono definiti nella classe della funzione raster Python a cui fa riferimento il modello di input. &Egrave; qui che si elencano parametri e argomenti aggiuntivi di apprendimento per gli esperimenti e la rifinitura, come la soglia di affidabilit&agrave; per regolare la sensibilit&agrave;.
            </p>
            <p>I nomi degli argomenti vengono popolati dallo strumento mediante lettura del modulo Python sul server dell'analisi raster.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="classLabelField">
        <div><h2>Definire il nome del campo di label class</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Il nome del campo che conterr&agrave; l'etichetta di classificazione nel feature layer di output.
            </p>
            <p>Se non viene specificato alcun nome di campo, verr&agrave; generato un nuovo campo chiamato  <i>ClassLabel</i> nel feature layer di output.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="processAllRasterItems">
        <div><h2>Modalità di processo</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Specifica come verranno elaborati tutti gli elementi raster di un servizio di immagine. 
                <ul>
                    <li> <b>Elabora come immagine a mosaico</b>: tutti gli elementi raster del servizio di immagine saranno elaborati insieme come immagini a mosaico. Questa &egrave; l'impostazione predefinita.
                    </li>
                    <li> <b>Elabora elementi separatamente</b>: tutti gli elementi raster del servizio di immagine saranno elaborati come immagini separate.
                    </li>
                </ul>
                .
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="outputFeatureClass">
        <div><h2>Nome del layer dei risultati</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Il nome del layer che verr&agrave; creato in  <b>I miei contenuti</b> e aggiunto alla mappa. Il nome predefinito &egrave; basato sul nome dello strumento e sul nome del layer di input. Se il layer esiste gi&agrave;, verr&agrave; chiesto di fornire un altro nome.
            </p>
            <p>&Egrave; possibile specificare il nome di una cartella in  <b>I miei contenuti</b> in cui salvare il risultato usando la casella a discesa <b>Salva risultato in</b>.
            </p>
        </div>
    </div>
</div>
</html>
